Шкала риска SCORE | Онлайн калькулятор
Рейтинг: 4.7/5 • 13 голосов
Оценить
Шкала SCORE (Systematic COronary Risk Evaluation) позволяет оценить риск смерти человека от сердечно-сосудистых заболеваний в течение ближайших 10 лет. Рекомендуется использовать шкалу SCORE у людей в возрасте 40 лет и старше.
Шкала риска SCORE
* Полученные данные не могут трактоваться как профессиональные медицинские рекомендации и предоставляются исключительно в ознакомительных целяхБез калькулятора шкала SCORE используется так:
- Выбирается нужная сторона шкалы SCORE. Левая измеряет риск у женщин, правая — у мужчин.
- Выбираются горизонтальные столбцы, соответствующие возрасту пациента (40 лет, 50 лет, 55 лет, 60 лет и 65 лет).
- Каждому возрасту соответствуют два столбца, левый столбец относится к некурящим, правый- к курящим.
- В каждом столбце четыре горизонтальных строки, соответствующие уровню систолического (верхнего) артериального давления (120 мм.рт.ст., 140 мм.рт.ст., 160 мм.рт.ст., 180 мм.рт.ст.,) и пять вертикальных столбцов, соответствующих уровню общего холестерина (4 ммоль/л, 5 ммоль/л, 6 ммоль/л, 7 ммоль/л, 8 ммоль/л).
- В выбранном столбце находится ячейка, соответствующая уровню систолического (верхнего) артериального давления и уровню общего холестерина.
- Цифра в данной ячейке указывает на суммарный сердечно-сосудистый риск.
Риск менее 1% считается низким
в пределах ≥1 до 5% – умеренным
≥5 до 10% – высоким
≥10% – очень высоким
Шкала SCORE не используется, если у пациента:
- сердечно-сосудистые заболевания, в основе которых атеросклероз сосудов
- сахарный диабет I и II типа
- очень высокие уровни артериального давления и/или общего холестерина
- хроническая болезнь почек
При наличии этих состояний риск считается высоким и очень высоким.
У людей с умеренным и, особенно с высоким и очень высоким сердечно-сосудистым риском необходимы активные мероприятия по снижению уровней всех факторов риска.
Модель SCORE: теория и практика
Мы уже делились одной из методик для быстрого погружения в проект, которую часто применяем на практике. Сегодня покажем, как работает ещё одна методика — модель SCORE. Её суть в том, чтобы фокусироваться на определённых точках и благодаря этому собрать информацию за меньшее количество шагов. Изначально модель использовалась в психотерапии, но потом стала применяться и для бизнес-переговоров.
Наш генеральный директор Арсений Кутовой узнал во время обучения в Высшей школе брендинга от куратора Сергея Леликова о методологии применения SCORE в брендинге. От теории в ВШБ перешёл к практике — стал применять в реальной работе, и даже начальные результаты произвели на него впечатление.
SCORE: 5 основных фокус-точек
Symptom (актуальное состояние) — то, что происходит сейчас.
Cause (причина) — что привело к тому, что происходит сейчас.
Outcome (желаемое состояние) — куда стремится и что хочет, чтобы происходило.
Resource (ресурс) — что нужно, чтобы перейти от актуального состояния к желаемому.
Effect (эффект) — что даст переход к желаемому состоянию.
Актуальное состояние — это не проблема, если человека всё устраивает. Разбираться со всем остальным нужно, когда возникает желание изменить текущее положение дел на другое. Первым делом, нужно выяснить причины, которые привели к текущему состоянию. Затем разобраться, чего человек хочет достичь, с помощью каких действий и какую выгоду он получит от этого, что конкретно ему даст достижение желаемого результата. Всё просто 🙂
Как и когда использовать методику
Фактически нужно задать всего 5 вопросов. Они могут задаваться в разной последовательности, иногда требуются дополнительные и наводящие вопросы. Главное — выяснить то, что нужно.
Чаще всего мы используем эту методику для проведения глубинных интервью с клиентами.
Также она может быть полезна для аудита текущего состояния внутри компании или с продуктом/услугой, когда явной (озвученной вслух) потребности в изменениях нет, но есть понимание, что люди чего-то недоговаривают:) Не потому, что они работают под прикрытием, а потому, что мы часто пропускаем важные подробности. Так устроено наше мышление и, как следствие, речь. Для нас эти подробности кажутся очевидными вещами, а на самом деле они важны до степени критичности.
Какие вопросы необходимо задать
- С каким проблемами или трудностями сталкивается ваш бренд (компания, отдел и т.п.)?
- Как вы думаете в чем причина этих проблем?
- К каким результатам вы стремитесь как компания, как бренд?
- Какие ресурсы необходимы, чтобы достичь этих результатов?
- Что даст достижение этих целей, каков будет эффект?
Как работает методика
Рассмотрим работу методики на примере из нашей практики. По понятным причинам мы не станем озвучивать название компании и показывать конечные стратегические решения.
Задача
Разработать платформу бренда и стратегию коммуникации для компании-разработчика программного обеспечения в сфере промышленной автоматизации.
Процесс: глубинные интервью по методике
Мы провели 9 глубинников со всеми ключевыми сотрудниками: от собственника и топов до специалистов операционного уровня. Каждое интервью длилось от 30 минут до часа. И вот несколько советов, как помочь человеку расслабиться, уйти от ощущения, что есть правильные и неправильные ответы, дать свободу высказать своё мнение, помочь наводящими вопросами.
Где проводить интервью
Выбирайте спокойное место (переговорка, отдельная комната), где вы сможете поговорить один на один. Если вокруг ходят люди, вам или собеседнику постоянно звонят или вас отвлекают, то создать доверительную и спокойную атмосферу не получится.
Как правильно задавать вопросы
Все люди уникальны, но у нас есть определенные модели поведения и общие черты.
Одна из первых задач в начале беседы — понять, какой человек перед нами. Если это человек-процедура интровертного типа, склонный мыслить системно и последовательно, то можно вести беседу по плану: от симптомов к эффектам. Если это человек-возможности экстравертного типа, фонтанирующий идеями и забегающий вперед, то можно поговорить об эффектах и ожиданиях, а потом (как выдохнется), плавно вернуться к симптомам и т. п.
Во время интервью нужно придерживаться структуры методики, чтобы при расшифровке можно было структурировать информацию. Но сами формулировки вопросов можно и нужно корректировать по ситуации. Например, не всем нравится вопрос: «С какими проблемами вы сталкиваетесь при работе с брендом?». Зачастую ответ звучит так: «У нас нет никаких проблем». Можно спросить по-другому: «Как вам кажется, есть ли на данный момент какие-либо неудобства или трудности при работе с брендом?». Это помогает людям не воспринимать себя как «инсайдера», который «сливает» информацию на сторону, и быть более открытыми.
Как выявлять неочевидное
Когда люди погружены в свой продукт, им свойственно мышление в стиле «мне это нравится, потому что я это сделал» или «это так, потому что так всегда было».
Пример выдержки из реального диалога по бренду в сфере промышленной автоматизации со специалистом, который вначале чувствовал себя Капитаном Очевидность 🙂
— С какими сложностями вы сталкиваетесь, работая с брендом ХХ?
— Да ни с какими.
— Может быть проблемы при общении с целевой аудиторией бренда, с людьми. Бывают какие-то сложности?
— Нет.
Становится понятно, что нужно немного развернуть тему, отвлечь человека и всё-таки выявить проблему, так как проблем нет только у трупов 🙂
Через 10–15 минут:
— Я так понимаю, что одна из проблем, с которыми вы сталкиваетесь — это на данный момент отсутствие у ХХ большого опыта внедрений в тех сферах, где приходится продавать, зачастую.
— Да. У нас нет вот такого массового рынка. Да, нет такого, что продали и отработали до конца. Там где мы продаем по УУУ — там уже отработано и там уже продается. А куда вширь? Продажи не идут… И они не идут именно по причине того, что мы не знаем. Тут завязано: сперва нужно продать, отработать и потом уже дальше распространять.
— Да, я просто не знаю, что предложить клиенту. С чем заходить. Мы знаем, что можем все реализовать, но нельзя прийти к клиенту и сказать: «Мы сделаем вас счастливыми. Мы сделаем всё что хотите.». А что всё? Мы не знаем, что надо.
— И узнать можно только установив?
— Да. Либо с каждым клиентом долго общаться, выяснять.
— У них нет на это времени?
— Да.
Обработка информации по структуре SCORE
Все записи расшифровали в текст — получилось в среднем по 15 страниц информации от каждого из 9 респондентов. Дальше с помощью таблиц Excel, рук и головы мы провели анализ по структуре SCORE.
В первую таблицу собрали ответы каждого респондента по фокус-точкам. Выглядит она довольно просто, но информация становится более наглядной и её проще анализировать дальше. Примеры:
| Респондент 1 | Респондент 2 | |
|---|---|---|
Симптомы. Сложности, трудности |
Мы не сфокусированы чётко по продукту: что именно мы продаем | Отсутствие системной стратегии продаж и понимания будущей нагрузки |
| Причины сложностей | Невозможно стоять на всех четырех опорах (две руки, две ноги) и ещё пытаться сделать какое-то действие. Пытаемся объять необъятное и в этом основная проблема |
Не хватает общего видения, чёткой цели: куда мы идем, что строим? |
| Результаты. К чему стремимся внутри бренда | Участие в интересных новых, сложных проектах, которых вчера не было | Эволюция продукта в сторону системы аналитики, а не учета |
| Эффекты. Что мы получим, что я получу | Перейдем на новый уровень — создатели своего продукта | Если я добьюсь такого развития предприятия, то состоюсь в жизни |
| Ресурсы. Что нужно делать, какие действия предпринимать | Выбрать стратегию позиционирования: сфокусироваться, куда бежать и над чем работать.  И дальше просто работать. Всё |
Выбрать цель: Нам нужно четкое понимание, куда мы идём |
Во вторую таблицу собрали всю информацию о целевой аудитории с точки зрения сотрудников компании. Все данные мы не можем привести, но можно посмотреть примеры из сводки:
| Респондент 1 | Респондент 2 | |
|---|---|---|
| Опишите целевую аудиторию, сегменты | Человек, который отвечает за оптимальную работу бизнес-процессов. На стыке технических и экономических вопросов | Человек который на заводе каком-нибудь отвечает за энергохозяйство. Где-то это вообще уровень завхоза, продвинутого или не очень |
| Барьеры, страхи | «Зоопарк»: это будет еще один софт у нас? Нам это зачем? |
Страх малознакомого продукта: с одной стороны, это недостаточно инсталляций, опыта, продукт молодой из-за этого многие заказчики смотрят с недоверием, что это может быть на коленке разработано |
| Мотивы, драйверы | Простота. Интуитивно понятные процессы. Люди не хотят учиться по большому счету |
Наблюдать за своим энергохозяйством от и до |
| Инсайты | Я не верю данным, которые мне дают подчинённые | Я хочу получать отчеты в том формате, к которому привык, и не хочу ничего менять |
В третью таблицу собрали всё о конкурентах с точки зрения компании.
| Респондент 1 | Респондент 2 | |
|---|---|---|
|
Преимущества |
Надёжность и стабильность за счет обилия внедрений Референс большой, большое кол-во внедрений. За счет большого кол-ва внедрений и существования на рынке — надежность, стабильность работы |
Специализация на отрасли Они больше ориентированы на что-то одно |
| Недостатки |
Not friendly с клиентами и людьми За счёт старости продукта компании некая инертность, для каких-то клиентов, даже самых крупных, они не идут на уступки. |
Not friendly с клиентами и людьми Что про YYY, что про ZZZ я бы сказал, что они не клиентоориентированные. Они не будут под конкретного заказчика делать отчет или ещё что-то. У них есть набор готовых формул. Там хоть распечатывай и с этих форм вручную списывай. Такая даже идея, что эти данные учёта не должны редактироваться, они вроде добавили какой-то генератор отчетов по многочисленным просьбам, но изначально нажал кнопку, получил оракл формс, которую можно только напечатать или в пдф выгрузить. И делай что хочешь |
Клиент должен смириться и принять их продукт, как естьОтдышались, отдохнули, перечитали. Можно анализировать дальше.
Нужно внимательно всё прочитать, осмыслить, постараться найти причинно-следственные связи и подвести итоги. Тут понадобятся внимательность и аналитический ум, а лучше — несколько, так что зовите коллег 🙂
С помощью информации из «результатов» ищем гипотезы для видения будущего (куда мы должны прийти) и позиционирования бренда, в «эффектах» — базу для формулировки ценностей и миссии, в «ресурсах» — основу для дальнейшего плана действий.
Результаты
Проблемы клиента
Основная проблема клиента, с которым мы работали по этой методике, — непонимание продукта, который он производит. Для собственника — это прорывное отраслевое решение на рынке, для отдела продаж — продукт, которому не хватает уникального предложения, а для разработчиков — это сырой, но перспективный проект, который они собрались менять в ближайшее время 🙂
Чем глубже мы копали, тем очевиднее становилось, что отраслевые спецы просто не понимают, к какой категории относить собственный продукт и кому его предлагать, как и с кем они конкурируют. Люди озвучивали проблему так: «Все предлагают то же, что и мы, но у нас есть то-то и то-то».
Во время бесед про аудиторию стало понятно, что мы имеем классический случай: «производственное мышление». По сути, производители не понимали, что именно движет их клиентами, что их цепляет, что беспокоит и что им реально нужно.
Решение проблем
В процессе работы нам понадобилась дополнительная информация.
Мы выявили людей, которые реально являются целевой аудиторией продукта, провели с ними глубинные интервью, расшифровали и получили настоящие данные об их мотивах и драйверах. Большая её часть стала открытием для компании.
Оказалось, например, что клиенты очень не любят, когда им не хватает самостоятельности в доработке продукта, или, что они чувствуют себя уязвленными, когда вынуждены обращаться в техподдержку.
Для анализа конкурентов мы выполнили собственное исследование, которое помогло лучше понять их позиционные заявления и собрать больше данных об их услугах. Провели более детальный анализ рыночной категории программного обеспечения в сфере промышленности и его разновидностей.
Мы смогли создать уникальную сегментацию целевой аудитории по таким критериям, которых ещё не было на рынке, и дать заказчику полное понимание, с кем и почему ему необходимо работать на различных стадиях развития компании.
В результате у нас было достаточно информации, чтобы разработать платформу бренда:
- что из себя представляет продукт, какие цели достигаются при его внедрении;
- кто целевая аудитория, их ключевые ценности, как с ними строить коммуникацию с примерами сообщений;
- как позиционировать продукт, какая у бренда миссия, видение, ценности;
- подобрали слоган и составили принципы коммуникаций.
SCORE — один из методов разработки, который мы применяли в этом проекте. И, хотя он не закрывает полностью весь цикл проекта по стратегическому брендингу, это очень эффективный инструмент диагностики ситуации, в первую очередь, внутри компании. В результате вы получаете систематизированные данные от реальных людей об их собственном бизнесе и продукте. А это лучший способ создавать эффективные и работающие стратегии.
Бонус для тех, кто дошёл до конца
Результаты применения метода SCORE для брендинга вдохновили нас изучать его и дальше. Сергей Леликов, носитель этого метода, согласился нам помочь глубже изучить теорию и подготовить более подробную статью о применении метода SCORE.
P.S. Автор статьи — генеральный директор студии Арсений Кутовой выражает благодарность своему преподавателю в Высшей школе брендинга, бренд-консультанту, директору «Школы практического брендинга BRANDEFFECT» Сергею Леликову, который дал основы применения в брендинге модели диагностики SCORE.
Опубликован новый европейский калькулятор риска сердечно-сосудистых заболеваний
13 июня 2021 г. в журнале European Heart Journal вышло две публикации, посвященные разработке и валидации новых европейских моделей для прогнозирования сердечно-сосудистого риска у здоровых людей, которые должны прийти на смену используемому в настоящее время калькулятору риска SCORE и получили название SCORE2 и SCORE2-OP. В первой из этих публикаций рассматривается основная модель, прогнозирующая 10-летний риск фатальных и нефатальных сердечно-сосудистых событий у жителей Европы в возрасте 40-69 лет, не имеющих предшествующих сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ). Вторая статья посвящена оценке сердечно-сосудистого риска (смерти от ССЗ, инфаркта миокарда или инсульта) у не имеющих ССЗ представителей старших возрастных групп (от 70 до 89 лет).
В основу нового калькулятора для более молодых пациентов легли данные 45 когорт из 13 стран (в общей сложности 677 684 участника и 30 121 сердечно-сосудистых событий).
Для внешней валидации использовались еще 25 когорт из 15 европейских стран (1 133 181 человек, 43 492 событий). Калькулятор для старших возрастных групп, получивший название SCORE2-OP, был создан на основе норвежской когорты (28 503 человек, 10 089 событий), а для его внешней валидации использовались данные по 338 615 участникам из еще 6 когорт (в общей сложности 33 219 сердечно-сосудистых событий).
В отличие от привычного нам калькулятора SCORE новый калькулятор оценивает риск и смерти от ССЗ, и нефатальных сердечно-сосудистых событий. При расчете сердечно-сосудистого риска учитывается пол, возраст, статус курения, уровень систолического артериального давления и холестерина не-ЛВП. Калькулятор представлен в виде четырех наборов таблиц – для популяций с низким, умеренным, высоким и очень высоким риском.
Источники:
1) https://academic.oup.com/eurheartj/advance-article/doi/10.1093/eurheartj/ehab309/6297709
2) https://academic.oup.com/eurheartj/advance-article/doi/10.
1093/eurheartj/ehab312/6297711
The new European Cardiovascular Disease Risk Calculator is released
On June 13, 2021, the European Heart Journal published two papers dedicated to the development and validation of new European models for predicting cardiovascular risk in healthy people, which are called SCORE2 and SCORE2-OP and are expected to replace the currently used SCORE risk estimation charts. The first of these publications focuses on the model predicting a 10-year risk of fatal and non-fatal cardiovascular events in Europeans aged 40-69 with no previous cardiovascular disease (CVDs). The second paper looks at CVD risk assessment in CVD-free persons from older age groups (from 70 to 89 years old).
The SCORE2 model (for younger patients) is based on data from 45 cohorts in 13 countries (a total of 677,684 participants and 30,121 CVD events). For external validation, another 25 cohorts from 15 European countries were used (1,133,181 people, 43,492 events) were used.
The SCORE2-OP risk charts for older age groups were developed based on a Norwegian cohort (28 503 people, 10 089 events), and for its external validation data from 338 615 participants from additional 6 cohorts (a total of 33 219 CVD events) were utilized.
Unlike the previous SCORE risk charts, the new models estimate risk of both cardiovascular mortality and non-fatal CVD events based on patients gender, age, smoking status, systolic blood pressure and non-HDL. The risk charts come in four versions for populations with low, moderate, high and very high CVD risk.
References:
1) https://academic.oup.com/eurheartj/advance-article/doi/10.1093/eurheartj/ehab309/6297709
2) https://academic.oup.com/eurheartj/advance-article/doi/10.1093/eurheartj/ehab312/6297711
Что такое z-оценка? Что такое p-значение?—Справка
Большинство статистических тестов начинаются с определения нулевой гипотезы. Нулевая гипотеза для инструментов анализа структурных закономерностей (Группа инструментов Анализ структурных закономерностей и Список кластеров) – это полная пространственная хаотичность (ППХ) или самих объектов или значений, связанных с ними.
Z-оценки и p-значения, полученные в результате анализа структурных закономерностей, свидетельствуют о том, можно ли отклонить нулевую гипотезу или нет. Как правило, вы запускаете один из инструментов анализа структурных закономерностей, предполагая, что z-оценка и р-значение будут свидетельствовать о возможном опровержении нулевой гипотезы. Это будет говорить о том, что ваши объекты или значения, связанные с ними, проявляют статистически значимую кластеризацию или дисперсию. Всякий раз, когда вы видите пространственную структуру, такую как кластеризация ландшафта (или пространственных данных), вы видите доказательства работы некоторых основных пространственных процессов, и, как географа или ГИС-аналитика, это может интересовать вас больше всего.
p-значение – это вероятность. Для анализа структурных закономерностей, это вероятность того, что наблюдаемые пространственные закономерности были созданы некоторым случайным процессом. Когда p-значение является очень маленьким, это означает, что это очень маловероятно (маленькая вероятность), что наблюдаемые пространственные закономерности – результат случайных процессов, таким образом, можно отклонить нулевую гипотезу.
Вы можете задать вопрос: насколько маленький объект в действительности мал? Хороший вопрос. Смотрите таблицу и обсуждения ниже.
Z-оценки являются стандартными отклонениями. Если, например, инструмент возвращает z-оценку +2.5, вы сказали бы, что результат – это 2.5 стандартных отклонений. И z-оценки, и p-значения связаны со стандартным нормальным распределением, как показано ниже.
Очень высокие или очень низкие (отрицательные) z-оценки, связанные с очень маленькими p-значениями, располагаются в хвостах нормального распределения. Когда Вы запускаете инструмент анализа структурных закономерностей, и он приводит к маленьким p-значениями или очень высоким или очень низким z-оценкам, это указывает, что маловероятно, что наблюдаемая пространственная модель отражает теоретическую случайную структурную закономерность, представленную Вашей нулевой гипотезой.
Чтобы отклонить нулевую гипотезу, Вы должны сделать субъективное суждение относительно уровня риска, который вы готовы принять для того, чтобы ошибиться (для того, чтобы ложно отклонить нулевую гипотезу).
Следовательно, прежде чем вы запустите пространственный статистический процесс, вы выбираете доверительный уровень. Типичные доверительные уровни 90, 95, или 99 процентов. Доверительный уровень 99 процентов был бы самым консервативным в этом случае, указывая, что вы не желаете отклонить нулевую гипотезу до тех пор, пока вероятность, что модель была создана случайным процессом, не является действительно маленькой (меньше чем 1-процентная вероятность).
Доверительные уровни
В таблице ниже показаны некорректированные критические p-значения и z-оценки для различных доверительных уровней.
Примечание:
Инструменты, которые позволяют применять FDR, будут использовать корректированные критические p-значения. Эти критические значения будут такими же или меньше, чем показанные в таблице ниже.
| z-оценка (Стандартные отклонения) | p-значения (Вероятность) | Доверительный уровень |
|---|---|---|
< -1,65 или > +1,65 | < 0,10 | 90% |
< -1,96 или > +1,96 | < 0,05 | 95% |
< -2,58 или > +2,58 | < 0,01 | 99% |
Рассмотрим пример.
Критические значения z-оценки, используя 95-процентный доверительный уровень являются-1.96 и +1.96 стандартными отклонениями. Нескорректированное p-значение, связанное с 95-процентным доверительным уровнем, равно 0.05. Если z-оценка находится между -1.96 и +1.96, то нескорректированное p-значение будет больше чем 0.05, и вы не сможете отклонить нулевую гипотезу, поскольку показанная модель может, вероятно, быть результатом случайных пространственных процессов. Если z-оценка падает вне того диапазона (например,-2.5 или +5.4 стандартных отклонений), наблюдаемая пространственная модель, вероятно, слишком необычная, чтобы быть результатом случайного процесса, и p-значения будут маленькими, чтобы отклонить это. В этом случае возможно отклонить нулевую гипотезу и возобновить выяснение, что могло бы вызывать статистически существенную пространственную структуру в ваших данных.
Ключевая идея здесь состоит в том, что значения в середине нормального распределения (z-оценки такие как 0.19 или-1.
2, например), представляют ожидаемый результат. Когда абсолютное значение z-оценки является большим, и вероятности являются маленькими (в хвостах нормального распределения), однако, вы видите что-то необычное и вообще очень интересное. Для инструмента Анализ горячих точек например, «необычный» означает статистически существенную «горячую» или «холодную» точку.
Коррекция FDR
Инструменты анализа локальных пространственных закономерностей, включая Анализ горячих точек и Анализ кластеров и выбросов (Anselin Локальный индекс Морана I) предлагают дополнительный параметр Применить коррекцию FDR. Когда этот параметр включен, Коррекция FDR снижает критический порог p-значения, показанный в таблице выше, чтобы использовать во множественном тестировании и в пространственной зависимости. Уменьшение, если происходит, является функцией числа входных объектов и используемой структуры окружения.
Инструменты анализа локальных пространственных закономерностей работают, рассматривая каждый объект в контексте окружающих объектов, и определяют, отличается ли локальная закономерность (целевой объект и его окружение) от глобальной (все объекты набора данных).
Результаты вычислений z-оценки и p-значения, связанные с каждым объектом, позволяют определить, является ли различие статистически значимым или нет. Этот аналитический подход создает определенные сложности при множественном тестировании и изучении зависимостей.
Множественное тестирование – с уровнем достоверности 95 процентов, теория вероятности говорит о том, что существует только 5 шансов из 100, что пространственная закономерность может быть структурированной (кластеризованной или дисперсионной, например) и может быть связана со статистически значимым p-значением, когда на самом деле, пространственные процессы, создающие эту закономерность, являются случайными. В этом случае мы неверно отвергаем нулевую гипотезу, основываясь на статистически значимых p-значениях. Пять шансов из 100 выглядят достаточно убедительно, пока вы не поймете, что локальная пространственная статистика выполняет тест каждого объекта в наборе данных. Например, если имеется 10000 объектов, мы может получить до 500 ошибочных результатов.
Пространственная зависимость – близко расположенные объекты имеют тенденцию к сходности; они чаще, чем не пространственные данные, демонстрируют такой тип зависимости. Тем не менее, для многих статистических тестов необходимо, чтобы объекты были независимыми. Это необходимо для инструментов анализа локальных закономерностей потому, что пространственная зависимость может искусственно сглаживать статистическую значимость. Пространственная зависимость усугубляется инструментами локального анализа закономерностей, поскольку каждый объект оценивается в контексте его соседства, и близко расположенные объекты будут иметь множество одинаковых соседств. Такое совпадение подчеркивает пространственную зависимость.
Для обработки проблем, возникающих с множественным тестом и пространственными зависимостями, используются как минимум три 3 подхода. Первый подход – это игнорировать проблему, учитывая то, что отдельный тест, выполненный для каждого объекта набора данных, должен рассматриваться отдельно от других.
Однако при этом подходе, весьма вероятно, что некоторые статистически значимые результаты будут неверны (выглядеть статистически значимыми при случайном характере базовых пространственных процессов). Второй подход состоит в применении классической процедуры множественного тестирования, например поправки Бонферрони или коррекции Сидак. Однако эти методы обычно слишком консервативны. Хотя они значительно снижают число ложноположительных результатов, они также пропускают имеющиеся статистически значимые результаты. Третий подход состоит в применении коррекции FDR, которая оценивает число ложноположительных результатов для данного уровня достоверности и соответственно корректирует критическое p-значение. При этом способе статистически значимые p-значения ранжируются от наименьших (самых строгих) до наибольших(наименее строгих), на основе оценки ложноположительных результатов, наименее строгие убираются из списка. Оставшиеся объекты со статистически значимыми p-значениями определяются по полям Gi_Bin или COType в выходном классе объектов.
Не будучи идеальным, этот метод, как показывают эмпирические тесты, показывает лучшие результаты, чем выполнение каждого теста по-отдельности или применение традиционных, часто излишне консервативных, методов множественного теста. В разделе дополнительных ресурсов можно найти более подробные сведения о коррекции FDR.
Нулевая гипотеза и пространственная статистика
Некоторые инструменты статистики в наборе инструментов пространственной статистики представляют собой логически выведенные методы пространственного анализа структурных закономерностей, например, Пространственная автокорреляция (Global Moran’s I), Анализ кластеров и выбросов (Anselin Local Moran’s I) и Анализ горячих точек (Getis-Ord Gi*). Логически выведенные статистические показатели обоснованы в теории вероятности. Вероятность – мера случайности, и лежащие в основе все статистические тесты (любой прямо или косвенно) – вычисления вероятностей, которые оценивают роль случая на результат вашего анализа. Как правило, с традиционными (не пространственными) статистическими показателями, вы работаете со случайной выборкой и пытаетесь определить вероятность, что ваша выборка данных – хорошее представление (рефлексивно) населения в целом.
Как пример, вы могли бы спросить, «Каковы шансы, что результаты моего опроса избирателей (показывающие, что кандидат А слегка превзойдет кандидата Б) отразят заключительные результаты выборов?» Но в большинстве случаев работая с пространственными статистическими показателями, включая упомянутую выше пространственную автокорреляцию, как правило, вы используете все данные, которые доступны в области исследования (все преступления, все случаи болезни, атрибуты для каждого переписного участка, и так далее). Когда вы вычисляете статистическую величину для всего населения, у вас больше нет оценки вообще. Перед вами факт. Следовательно, более нет никакого смысла говорить о подобии или вероятностях. Таким образом, как могут инструменты анализа пространственных структурных закономерностей, часто применяемые ко всем данным в области исследования, законно сообщить о вероятностях? Ответ – то, что они могут сделать это, постулируя через нулевую гипотезу, что данные, фактически, являются частью некоторого более многочисленного населения.
Рассмотрим это более подробно.
Рандомизация нулевой гипотезы – где необходимо, инструменты из набора инструментов пространственной статистики используют рандомизацию нулевой гипотезы в качестве основы для теста статистической значимости. Рандомизация нулевой гипотезы постулирует, что наблюдаемая пространственная модель ваших данных представляет одну из многих (n!) возможных пространственных организаций данных. Если бы вы могли собрать значения данных и бросить их на объекты в вашей области исследования, у вас было бы одно возможное пространственное расположение этих значений. (Отметьте, что собирание ваших значений данных и их произвольных бросок являются примером случайного пространственного процесса). Рандомизация нулевой гипотезы утверждает, что, если бы Вы могли сделать это упражнение (собрать их и бросить) бесконечное количество раз, в большинстве случаев вы бы создали структуру, которая не будет заметно отличаться от наблюдаемой структуры (ваши реальные данные). Иногда вы могли бы случайно бросить все самые высокие значения в один и тот же угол вашей области исследования, но вероятность такого исхода является маленькой.
Рандомизация нулевой гипотезы утверждает, что ваши данные – одна из многих, многих, многих возможных версий полной пространственной хаотичности. Значения данных фиксированы; могла измениться только их пространственная организация.
Нормализация нулевой гипотезы – общая альтернативная нулевая гипотеза, не реализованная для набора инструментов пространственной статистики, является нормализацией нулевой гипотезы. Нормализация Нулевой гипотезы постулирует, что наблюдаемые величины получены из бесконечно большого, нормально распределенного населения посредством некоторого случайного процесса осуществления выборки. С разной выборкой, вы получили бы различные значения, но вы будете все еще ожидать, что те значения будут представительны для большего распределения. Нормализация нулевой гипотезы утверждает, что значения представляют одну из многих возможных выборок значений. Если вы могли бы привести свои наблюдаемые данные к нормальной кривой и хаотично выбирать значения из того распределения, чтобы бросить их на вашу область исследования, большую часть раз вы произведете модель и распределение значений, которые заметно не отличались бы от наблюдаемого образца/распределения (ваши реальные данные).
Нормализация нулевой гипотезы утверждает, что ваши данные и их организация – одна из многих, многих, многих возможных случайных выборок. Ни значения данных, ни их пространственное расположение не установлены. Нормализация нулевой гипотезы является только соответствующей, когда значения данных нормально распределены.
Дополнительные источники
- Ebdon, David. Statistics in Geography. Blackwell, 1985.
- Mitchell, Andy. The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2. ESRI Press, 2005.
- Goodchild, Michael F. Spatial Autocorrelation. Catmog 47, Geo Books, 1986
- Caldas de Castro, Marcia, and Burton H. Singer. «Controlling the False Discovery Rate: A New Application to Account for Multiple and Dependent Test in Local Statistics of Spatial Association.» Geographical Analysis 38, pp 180-208, 2006.
Связанные разделы
НХЛ Результаты | Национальная хоккейная лига
NHL.
com является официальным сайтом National Hockey League. NHL, NHL Shield, текстовый символ и логотипы Stanley Cup, символ и логотип Center Ice, логотипы NHL Conference, название NHL Winter Classic и The Biggest Assist Happens Off The Ice являются зарегистрированными торговыми марками. Названия и логотипы Stanley Cup Qualifiers, Stanley Cup Playoffs и Stanley Cup Final, Vintage Hockey, The Game Lives Where You Do, логотип NHL Winter Classic, название и логотип NHL Heritage Classic, название и логотип NHL Stadium Series, логотип NHL All-Star, название и логотип NHL Face-Off, NHL.TV, NHL Premium, NHL After Dark, NHL GameCenter, NHL GameCenter LIVE, название и логотип NHL Network, название и логотип NHL Tonight, On The Fly, название и логотип NHL Network Showdown, название и логотип NHL Awards, название и логотип NHL Draft, NHL Mascots, Hockey Fights Cancer, Because It’s The Cup, название и логотип NHL Green, NHL Vault, Hockey Is For Everyone, NHL Thanksgiving Showdown, название и логотип NHL Centennial Classic, логотип NHL Centennial Season, название и логотип NHL100 Classic, название и логотип NHL Global Series, название и логотип NHL China Games и Don’t Miss A Moment, название и логотип NHL Power Players, название и логотип NHL Street, название и логотип NHL Outdoors at Lake Tahoe являются зарегистрированными торговыми марками NHL.
Все логотипы и эмблемы NHL, знаки и логотипы команд NHL, а также знаки, изображенные здесь, являются собственностью NHL и не могут быть использованы без предварительного письменного согласия NHL Enterprises, L.P. © NHL 2022. Все права зарегистрированы. Все командные свитера с именами игроков NHL и их номера официально зарегистрированы NHL и профсоюзом игроков. Текстовый символ Zamboni и форма машины для заливки льда Zamboni являются зарегистрированными торговыми марками Frank J. Zamboni & Co., Inc. © Frank J. Zamboni & Co., Inc. 2022. Все права зарегистрированы. Любые другие торговые марки и авторские права третьих лиц являются собственностью их владельцев. Все правы зарегистрированы.
Оценка классификатора (точность, полнота, F-мера)
Продолжая тему реализации автоматической классификации необходимо обсудить следующий очень важный вопрос. Как оценивать качество алгоритма? Допустим, вы хотите внести изменения в алгоритм./Ukr/6/1.jpg)
Откуда вы знаете что эти изменения сделают алгоритм лучше? Конечно же надо проверять алгоритм на реальных данных.
Тестовая выборка
Основой проверки является тестовая выборка в которой проставлено соответствие между документами и их классами. В зависимости от ваших конкретных условий получение подобной выборки может быть затруднено, так как зачастую ее составляют люди. Но иногда ее можно получить без большого объема ручной работы, если проявить изобретательность. Каких-то конеретных рецептов, к сожалению, не существует.
Когда у вас появилась тестовая выборка достаточно натравить классификатор на документы и соотнести его решение с заведомо известным правильным решением. Но для того чтобы принимать решение хуже или лучше справляется с работой новая версия алгоритма нам необходима численная метрика его качества.
Численная оценка качества алгоритма
Accuracy
В простейшем случае такой метрикой может быть доля документов по которым классификатор принял правильное решение.
где, – количество документов по которым классификатор принял правильное решение, а – размер обучающей выборки. Очевидное решение, на котором для начала можно остановиться.
Тем не менее, у этой метрики есть одна особенность которую необходимо учитывать. Она присваивает всем документам одинаковый вес, что может быть не корректно в случае если распределение документов в обучающей выборке сильно смещено в сторону какого-то одного или нескольких классов. В этом случае у классификатора есть больше информации по этим классам и соответственно в рамках этих классов он будет принимать более адекватные решения. На практике это приводит к тому, что вы имеете accuracy, скажем, 80%, но при этом в рамках какого-то конкретного класса классификатор работает из рук вон плохо не определяя правильно даже треть документов.
Один выход из этой ситуации заключается в том чтобы обучать классификатор на специально подготовленном, сбалансированном корпусе документов. Минус этого решения в том что вы отбираете у классификатора информацию об отностельной частоте документов.
Эта информация при прочих равных может оказаться очень кстати для принятия правильного решения.
Другой выход заключается в изменении подхода к формальной оценке качества.
Точность и полнота
Точность (precision) и полнота (recall) являются метриками которые используются при оценке большей части алгоритмов извлечения информации. Иногда они используются сами по себе, иногда в качестве базиса для производных метрик, таких как F-мера или R-Precision. Суть точности и полноты очень проста.
Точность системы в пределах класса – это доля документов действительно принадлежащих данному классу относительно всех документов которые система отнесла к этому классу. Полнота системы – это доля найденных классфикатором документов принадлежащих классу относительно всех документов этого класса в тестовой выборке.
Эти значения легко рассчитать на основании таблицы контингентности, которая составляется для каждого класса отдельно.
В таблице содержится информация сколько раз система приняла верное и сколько раз неверное решение по документам заданного класса.
А именно:
- — истино-положительное решение;
- — истино-отрицательное решение;
- — ложно-положительное решение;
- — ложно-отрицательное решение.
Тогда, точность и полнота определяются следующим образом:
Рассмотрим пример. Допустим, у вас есть тестовая выборка в которой 10 сообщений, из них 4 – спам. Обработав все сообщения классификатор пометил 2 сообщения как спам, причем одно действительно является спамом, а второе было помечено в тестовой выборке как нормальное. Мы имеем одно истино-положительное решение, три ложно-отрицательных и одно ложно-положительное. Тогда для класса “спам” точность классификатора составляет (50% положительных решений правильные), а полнота (классификатор нашел 25% всех спам-сообщений).
Confusion Matrix
На практике значения точности и полноты гораздо более удобней рассчитывать с использованием матрицы неточностей (confusion matrix). В случае если количество классов относительно невелико (не более 100-150 классов), этот подход позволяет довольно наглядно представить результаты работы классификатора.
Матрица неточностей – это матрица размера N на N, где N — это количество классов. Столбцы этой матрицы резервируются за экспертными решениями, а строки за решениями классификатора. Когда мы классифицируем документ из тестовой выборки мы инкрементируем число стоящее на пересечении строки класса который вернул классификатор и столбца класса к которому действительно относится документ.
Матрица неточностей (26 классов, результирующая точность – 0.8, результирующая полнота – 0.91)
Как видно из примера, большинство документов классификатор определяет верно. Диагональные элементы матрицы явно выражены. Тем не менее в рамках некоторых классов (3, 5, 8, 22) классификатор показывает низкую точность.
Имея такую матрицу точность и полнота для каждого класса рассчитывается очень просто. Точность равняется отношению соответствующего диагонального элемента матрицы и суммы всей строки класса. Полнота – отношению диагонального элемента матрицы и суммы всего столбца класса.
Формально:
Результирующая точность классификатора рассчитывается как арифметическое среднее его точности по всем классам. То же самое с полнотой. Технически этот подход называется macro-averaging.
F-мера
Понятно что чем выше точность и полнота, тем лучше. Но в реальной жизни максимальная точность и полнота не достижимы одновременно и приходится искать некий баланс. Поэтому, хотелось бы иметь некую метрику которая объединяла бы в себе информацию о точности и полноте нашего алгоритма. В этом случае нам будет проще принимать решение о том какую реализацию запускать в production (у кого больше тот и круче). Именно такой метрикой является F-мера.
F-мера представляет собой гармоническое среднее между точностью и полнотой. Она стремится к нулю, если точность или полнота стремится к нулю.
Данная формула придает одинаковый вес точности и полноте, поэтому F-мера будет падать одинаково при уменьшении и точности и полноты. Возможно рассчитать F-меру придав различный вес точности и полноте, если вы осознанно отдаете приоритет одной из этих метрик при разработке алгоритма.2009/79/79_1.jpg)
где принимает значения в диапазоне если вы хотите отдать приоритет точности, а при приоритет отдается полноте. При формула сводится к предыдущей и вы получаете сбалансированную F-меру (также ее называют F1).
Сбалансированная F-мера
F-мера с приоритетом точности ()
F-мера с приоритетом полноты ()
F-мера является хорошим кандидатом на формальную метрику оценки качества классификатора. Она сводит к одному числу две других основополагающих метрики: точность и полноту. Имея в своем распоряжении подобный механизм оценки вам будет гораздо проще принять решение о том являются ли изменения в алгоритме в лучшую сторону или нет.
Ссылки по теме
- Evaluation methods in text categorization
- Micro and macro average of precision
- Информационный поиск: Оценка эффективности — Wikipedia
- Precision and Recall — Wikipedia
- Classifier performance evaluation
Please enable JavaScript to view the comments powered by Disqus.
Скачай бесплатно, Создавай, Редактируй, Заполняй и Распечатывай
Таблица результатов игры в крикет может помочь хранителю счета вести записи о всех матчах по крикету. Вы можете создать свой собственный шаблон таблицы результатов по крикету и настроить его по мере необходимости. Это не так сложно, как кажется, и следующие шаги помогут в создании хорошего шаблона таблицы показателей для вашего использования.
1.Исследуйте и изучите все аспекты игры, прежде чем создавать шаблон. Вы можете использовать Microsoft Word для создания шаблона, но рекомендуется создать таблицу показателей крикета Excel с помощью Microsoft Excel, так как необходимо создать много столбцов.
2. Есть два основных раздела для записи в матче по крикету. Первый раздел — раздел игроков с битой. Создайте таблицу и назовите первый столбец «Игроки с Битой». Ниже оставьте одиннадцать полей пустыми, чтобы написать имена одиннадцати игроков с битой.
3. Назовите следующий столбец как время. Время входа и выхода этих игроков с битой должно быть записано здесь. Следующий столбец — это основной счет игры «Заезды». Заезды, забитые одиннадцатью игроками с битой, должны быть зарегистрированы здесь после каждого шара. Создайте эти столбцы.
4. В следующих столбцах перечислены детали игроков с битой, которые должны быть созданы в соответствии с разделом игроков с битой. Это такие столбцы, как «ауты», «котелок» и «всего».
5. Следующий раздел называется раздел котелков. В первом столбце указаны имена игроков. Оверы, выложенные боулером, записываются в следующем столбце, они называются числами, например 1, 2, 3 и т. д. Максимальное количество оверов в случае совпадения 50 может быть 10. Создайте эти столбцы и назовите их.
6. В конце столбца овера в следующих столбцах приводятся подробности о шарах, забитых боулером.
Столбцы включают в себя калитки широкие шары и т. д. Создайте эти столбцы и назовите их.
7. Существует также еще один раздел для записи дополнительных подробностей о матче в соответствии с разделом ватин. Создайте столбцы и назовите байсы, широкие и т. д. Запись в этом разделе называется «дополнительные».
8. Есть также другие дополнительные детали, включенные в некоторые из шаблонов, которые вы также можете добавить их в свою таблицу Excel. И сохраните документ для дальнейшего использования.
1. Владелец счета в крикет должен иметь глубокие знания об игре, прежде чем он начнет записывать счет.
2. Запись партитуры — сложная процедура, и секретарь должен следить за ней. Он должен постоянно следить за сигналами судьи, чтобы записать действия матча.
3. Рекомендуется записать все поставки, сыгранные игроками с битой, которые будут показаны.
Это позволяет легко рассчитать шары, сыгранные каждым игроком с битой в конце каждой подачи.
4. Процесс записи в протоколе начинается, как только судья говорит «Запись».
5. Хранитель счета должен подтвердить свои записи с интервалом с судьями. Пенальти может быть начислено любой команде внезапно. Счетчик должен активно подтвердить это.
Как выбрать таблицу бомбардиров
Как директор по легкой атлетике или тренер баскетбольной/волейбольной программы, вы хотите сделать свою игровую среду максимально захватывающей и позитивной для болельщиков. Вы хотите отметить спортсменов, школьный дух и сообщество, которое поддерживает спорт. Вы пробовали баннеры, программные гиды и купоны, чтобы сделать это увлекательным и в то же время собрать средства. Стол светодиодного бомбардира может стоять на ногах Тренеры средней школы Мейсона в Мейсоне, штат Техас, увидели возможность сделать что-то лучше.
Это небольшой городок с населением 2000 человек, которые активно поддерживают среднюю школу Мейсона. Тренер Шерри Келлер и казначей Booster Club Мелинда Бейкер разработали план покупки цифровой таблицы для подсчета очков Sideline Interactive. Через 2 года после использования оценочной таблицы Sideline они собрали более 20 000 долларов США, продав спонсорство в цифровых оценочных таблицах с использованием рекламных шаблонов Sideline. Ставки спонсоров варьируются от 500 до 1500 долларов. На новые деньги и гранты они продолжили ремонт спортзала с новыми табло и огромным светодиодным видеоэкраном от Sideline Interactive.Студент заметил: : «Вау, благодаря видеоборду все выглядит высокотехнологичным. Нам не нужен новый спортзал». Светодиодная видеопанель в средней школе Мейсона, штат Техас Рик Рирсон, президент средней школы Линкольна в Миннесоте, увидел аналогичные результаты. «Мы продали 22 цифровых спонсорских объявления на 12-футовом столе бомбардиров Sideline Interactive за 500 долларов в год.
Рекламодателям понравилось, насколько велика реклама, и она находится в центре площадки. Мы оплатили наш столик в течение месяца». В дополнение к неограниченному спонсорству, тренеры могут размещать в оценочной таблице различные кадры боевиков, яркие фильмы, подсказки толпы, школьные объявления и изображения списка игроков. «Нам нравится, как вы можете освещать стол всякий раз, когда назначается 3 очка, штрафной бросок или тайм-аут». Бен Пол, спортивный директор средней школы Монровилль в Огайо. Благодаря функциям Interactive Game Prompt и Player Prompt от Sideline вы можете приостановить текущее слайд-шоу, воспроизвести трехточечную анимацию и возобновить рекламное слайд-шоу с того места, на котором остановилось рекламное слайд-шоу, — и все это одним нажатием кнопки! Это создает захватывающую интерактивную среду для болельщиков и еще один способ повысить ценность вашего спонсорства! Тренерам нравится способность Sideline воспроизводить игровые фильмы с Hudl, Krossover, Synergy и многих других видеоисточников, таких как видеокамеры, Netflix, Youtube и т.
д.Для чрезвычайных ситуаций и тренировок таблицы можно превратить в цифровое табло с разметкой табло специально для баскетбола, волейбола, борьбы и других видов спорта. Посмотрите цифровую таблицу результатов в действии ОЦЕНКА ТАБЛИЦ ПОДсчета очков И ВИДЕОПЛАТО Оценивая цифровые таблицы подсчета очков и долгосрочные инвестиции в вашу программу, учитывайте следующие критерии: 1. Насколько хорошо программное обеспечение? Работает ли программное обеспечение так, как хотелось бы оператору табло или таблицы подсчета очков? Каков рабочий процесс, когда мы переходим от подготовки к игре к объявлениям и игровым ситуациям? Можем ли мы настроить работу программного обеспечения? Насколько легко его использовать? «GamePresenter от Sideline Interactive очень прост в использовании.Мы позволяем нашему аудиовизуальному классу обрабатывать все презентации и запускать программное обеспечение. Они прекрасно проводят время, занимаясь этим», — сказал Кевин МакКэффри, спортивный директор средней школы университета в Калифорнии, купивший 12-футовый стол для подсчета очков Sideline.-2010/52/1.png)
Программное обеспечение Sideline Interactive является проприетарным и написано с нуля для того, как его будет использовать оператор табло. Он написан специально для волонтера или 15-летнего подростка с интуитивно понятным интерфейсом. Они постоянно внедряют новые функции и функции в обновления своего программного обеспечения.Многие другие компании будут связывать готовое программное обеспечение для презентаций или приложения за 99 центов на iPad со своей таблицей результатов. Как вы можете запросить изменения или получить поддержку от компании, которая не контролирует собственное программное обеспечение? Как спортивный директор, как вы доказываете ценность спонсорства? Используя функции отслеживания рекламы Sideline Interactive, вы можете создавать рекламные отчеты, которые показывают, как часто воспроизводится реклама и как долго она воспроизводится. Докажите положительную рентабельность вашей рекламы и держите себя в руках.40-футовая цифровая таблица для подсчета очков в Государственном университете Монклера.
Вперёд Ястребы! 2. Технологии и инновации Будет ли таблица подсчета очков работать с нашими существующими табло? Будет ли он работать с видеобордами или другими телевизорами, которые есть в спортзале? Таблицы бомбардиров Sideline Interactive работают с вашими существующими табло, такими как Daktronics, Nevco, Fairplay, OES и другими крупными производителями табло. У Sideline Interactive есть линейка видеодосок, которые могут синхронизироваться со своими таблицами подсчета очков. Их программное обеспечение GamePresenter может управлять таблицей подсчета очков, видеотабло и другими телевизорами в вашем спортзале. 3. Качество продукта, его конструкция В рамках оценки вы хотите посмотреть, как построены оценочные таблицы? Из ДСП, фанеры или металла? Как долго это продлится, особенно когда он находится в спортзале во время физкультуры? Выдержит ли он вес детей, сидящих на столе? Будут ли защищены цифровые экраны при попадании в них мяча? «Металлические столы Sideline Interactive защищены от полиэтилена» Кевин Херрон, спортивный директор школы Central Heights High, Техас.
Металлический стол Sideline рассчитан на долгий срок службы, выдерживая нагрузки от ударов мячом по экрану, детей, сидящих на столах, и общего использования в тренажерном зале. Столы на колесах, которые может легко передвигать и устанавливать один человек. 4. Поддержка Как мы можем получить помощь? Как оказывается помощь? Все таблицы бомбардиров Sideline Interactive подключены к Интернету. Удаленная поддержка оказывается мгновенно. Когда коуч обращается за помощью, его группа технической поддержки может войти в систему вместе с коучем и вместе работать над вопросом.Когда до игры 30 минут, за стол можно не волноваться, их оборудование работает каждый раз. ДОЛГОСРОЧНЫЕ ОТНОШЕНИЯ И ПОДДЕРЖКА Sideline Interactive стремится к долгосрочным отношениям с клиентами. Мы верим в преимущества Sideline Interactive как первоклассного поставщика инновационных, высококачественных столов для подсчета очков и видеодосок, которые созданы для того, чтобы школы могли легко управлять и собирать средства.
Тренируйте Брайана со своим 8-футовым цифровым столом для подсчета очков в школе Clear Creek High. Линейка продуктов Sideline включает в себя стол для подсчета очков для цифрового телевидения, бесшовный стол для подсчета очков PRO-LED, статический стол, светодиодную видеотабло (внутри и снаружи), программное обеспечение и интеграцию с табло.Дополнительную информацию см. на http://www.sidelineinteractive.com/digital-scoring-tables/
Эта статья «Как выбрать таблицу бомбардиров» была первоначально напечатана в Athletic Management, май 2016 г.
Стипендииот таблицы бомбардиров
Помимо создания лучшего цифрового стола для подсчета очков и самых захватывающих светодиодных видеотабло, мы стремимся реинвестировать в нашу молодежь.
С 2013 года Sideline Interactive ежегодно выделяет две ежегодные стипендии для обучения в колледжах.Стипендия будет присуждаться $ 1,000 каждому победителю.
Стипендии открыты для любого студента колледжа/университета или старшеклассника, принятого в аккредитованный колледж или университет.
Предпочтение отдается учащимся со школьным стажем легкой атлетики.
Мы просим вас написать эссе объемом не менее 1000 слов на тему:
«Как спорт помог моему личностному росту»
Спорт — это дисциплина, работа в команде и преданность делу. Эти черты играют неотъемлемую роль в успехе учащегося в колледже и карьере.Мы хотели бы, чтобы ваше эссе отразило эти качества и объяснило, как они могут помочь вам в повседневной жизни.
Участникам разрешается представить только одно эссе.
Мы предоставим одну стипендию учащемуся, поступившему в колледж на 2021–2022 учебный год, и одну стипендию учащемуся средней школы 2021–2022, который будет поступать в колледж осенью 2022 года.
Мы оставляем за собой право присуждать обе стипендии в одной категории, если считаем, что 2 лучших эссе относятся к одной категории.
Текущая категория студента колледжа
- Победитель должен быть зачислен в аккредитованный колледж в осеннем семестре 2021 года и будет зачислен в аккредитованный колледж в весеннем семестре 2022 года.
- Крайний срок подачи эссе в эту категорию 15 ноября 2021 .
- Победитель будет объявлен или около того 15 декабря 2021 года .
- Победитель должен поступить в аккредитованный колледж на весенний семестр 2022 года.
Текущая категория старшеклассника
- Победитель должен быть нынешним старшеклассником, который закончит учебу весной 2022 года.
- Крайний срок подачи эссе в эту категорию 15 апреля 2022 года.
- Победитель будет объявлен около 16 мая 2022 года .
- Победитель должен поступить в аккредитованный колледж на осенний семестр 2022 года.
Не забудьте добавить [email protected] и [email protected] в белый список адресов электронной почты, чтобы вы могли получать уведомления о получении стипендии.
| 1 | Манчестер Сити | 23 | 18 | 3 | 2 | 55 | 14 | 41 | 57 | Выиграл у Лестера Выиграл у Брентфорда Выиграл у Арсенала Выиграл у Челси Дрю с Саутгемптоном |
| 2 | Ливерпуль | 22 | 14 | 6 | 2 | 58 | 19 | 39 | 48 | Дрю со шпорами Проиграл Лестеру Дрю с Челси Выиграл у Брентфорда Выиграл у C Palace |
| 3 | Челси | 24 | 13 | 8 | 3 | 48 | 18 | 30 | 47 | Дрю с Брайтоном Ничья с Ливерпулем Проиграл Манчестер Сити Дрю с Брайтоном Выиграл у шпор |
| 4 | МЮ | 22 | 11 | 5 | 6 | 36 | 30 | 6 | 38 | Выиграл у Бернли Проиграл волкам Дрю с Астон Виллой Выиграл у Брентфорда Выиграл у Вест Хэма |
| 5 | Вест Хэм | 23 | 11 | 4 | 8 | 41 | 31 | 10 | 37 | Выиграл у Уотфорда Выиграл у C Palace Выиграл у Норвича Проиграл Лидсу Проиграл Манчестер Юнайтед |
| 6 | Арсенал | 21 | 11 | 3 | 7 | 33 | 25 | 8 | 36 | Выиграл у Вест Хэма Выиграл у Лидса Выиграл у Норвича Проиграл Манчестер Сити Дрю с Бернли |
| 7 | шпоры | 20 | 11 | 3 | 6 | 26 | 24 | 2 | 36 | Выиграл у C Palace Дрю с Саутгемптоном Выиграл у Уотфорда Выиграл у Лестера Проиграл Челси |
| 8 | Волки | 21 | 10 | 4 | 7 | 19 | 16 | 3 | 34 | Выиграл у Брайтона Дрю с Челси Выиграл у Манчестер Юнайтед Выиграл у Саутгемптона Выиграл у Брентфорда |
| 9 | Брайтон | 22 | 6 | 12 | 4 | 23 | 23 | 0 | 30 | Дрю с Челси Выиграл у Эвертона Нарисовал с C Palace Дрю с Челси Дрю с Лестером |
| 10 | Лестер | 20 | 7 | 5 | 8 | 34 | 37 | -3 | 26 | Выиграл у Ньюкасла Проиграл Манчестер Сити Выиграл у Ливерпуля Проиграл Шпорам Дрю с Брайтоном |
| 11 | Астон Вилла | 21 | 8 | 2 | 11 | 28 | 32 | -4 | 26 | Выиграл у Норвича Проиграл Челси Проиграл Брентфорду Дрю с «Манчестер Юнайтед» Выиграл у Эвертона |
| 12 | Саутгемптон | 22 | 5 | 10 | 7 | 26 | 34 | -8 | 25 | Выиграл у Вест Хэма Дрю со шпорами Выиграл у Брентфорда Проиграл волкам Ничья с «Ман Сити» |
| 13 | С Палас | 22 | 5 | 9 | 8 | 31 | 34 | -3 | 24 | Проиграл Шпорам Выиграл у Норвича Проиграл Вест Хэму Дрю с Брайтоном Проиграл Ливерпулю |
| 14 | Брентфорд | 23 | 6 | 5 | 12 | 26 | 38 | -12 | 23 | Выиграл у Астон Виллы Проиграл в Саутгемптон Проиграл Ливерпулю Проиграл Манчестер Юнайтед Проиграл волкам |
| 15 | Лидс | 21 | 5 | 7 | 9 | 24 | 40 | -16 | 22 | Проиграл Манчестер Сити Проиграл Арсеналу Выиграл у Бернли Выиграл у Вест Хэма Проиграл Ньюкаслу |
| 16 | Эвертон | 20 | 5 | 4 | 11 | 24 | 35 | -11 | 19 | Проиграл C Palace Дрю с Челси Проиграл Брайтону Проиграл Норвичу Проиграл Астон Вилле |
| 17 | Норвич | 22 | 4 | 4 | 14 | 13 | 45 | -32 | 16 | Проиграл Арсеналу Проиграл C Palace Проиграл Вест Хэму Выиграл у Эвертона Выиграл у Уотфорда |
| 18 | Ньюкасл | 21 | 2 | 9 | 10 | 21 | 43 | -22 | 15 | Проиграл Ливерпулю Проиграл Манчестер Сити Дрю с «Манчестер Юнайтед» Дрю с Уотфордом Выиграл у Лидса |
| 19 | Уотфорд | 20 | 4 | 2 | 14 | 23 | 40 | -17 | 14 | Проиграл Брентфорду Проиграл Вест Хэму Проиграл Шпорам Ничья с Ньюкаслом Проиграл Норвичу |
| 20 | Бернли | 18 | 1 | 9 | 8 | 16 | 27 | -11 | 12 | Проиграл Ньюкаслу Ничья с Вест Хэмом Проиграл Манчестер Юнайтед Проиграл Лидсу Дрю с Арсеналом |
583
162
747
053
543
926
027
725
237
332
222
910